Com o desenvolvimento da tecnologia, o comportamento dos consumidores também se desenvolveu e mudou. Umas das alterações do comportamento dos consumidores, foi a utilização das novas tecnologias para partilhar as suas experiências, o chamado e-Word-of-Mouth, o que levou à criação de plataformas online onde o principal objetivo é permitir aos utilizadores dar a sua opinião sobre diversos produtos ou serviços, como hotéis, livros, restaurantes, entre outros, e consultar a opiniões de outros utilizadores. O surgimento destas plataformas online, alterou a dinâmica de diversos setores de negócios: o mercado de restauração não foi exceção. Existem diversos estudos sobre a utilização deste tipo de plataformas na ótica do cliente, porém também poderão consistir em ótimas ferramentas de trabalho para melhorar a performance dos restaurantes. Deste modo, o objetivo principal deste trabalho é compreender como as diferentes categorias, relacionadas com a temática da restauração, têm impacto na rating de uma review, tendo como caso de estudo dois restaurantes do chef Jamie Oliver. Começou-se por realizar a revisão literária, onde foram apresentados os conceitos que serviram como base para a investigação. O segundo passo desta investigação, consistiu na aplicação de um modelo que permitiu identificar as categorias e o sentimento associado às mesmas, usando métodos de Text Mining. Este tipo de métodos tornou possível entender quais as categorias que mais influenciam o rating. Através deste estudo foi possível compreender como a utilização ferramentas de Text Mining contribuem para análise da performance de um restaurante e apoiar na tomada de decisão Os resultados demonstram que as categorias mencionadas são ‘food’ e ‘service’ enquanto as menos mencionadas são ‘atmosphere’ e ‘location’. Verificou-se que todas as categorias têm impacto no rating final, porém a categoria com maior impacto é ‘food’.

The technology development contributed to consumer behavior changes. One of the changes was the use of technologies to share their experiences, as known as e-Word-of-Mouth, which led to the creation of online platforms where the main objective is allow users to share their opinion about products or services, such as hotels, books, restaurants, for example, and search for the others users’ opinions. The emergence of these online platforms has changed the dynamic of business sectors, the restaurant sector it was no exception. There are several studies about this type of platform from customer’s point of view, but they may also consist a good tool to improve restaurants performance. The main goal for this thesis is to understand how the different categories, related with restaurant theme, impacts the review final rating, using two Jamie Oliver’s restaurants as a case study. The first step was studying the literature review, introducing the basic concepts that served as a foundation for the investigation. The second step was applied a model that allows the categories mentioned identification and sentiment analysis through text mining methodologies. This type of methods made it possible to understand which categories influence the rating classification. Through this model it was revealed how using text mining tools, to analyze the restaurant’s performance can support in decision making. Results show that the factors most mentioned in the reviews were ‘food’ and ‘service’ and the least mentioned were ‘atmosphere’ and ‘location’ and all factos has impact in final rating but main one is ‘food’.